Etude de l adherence de la glace sur des solides a caractere glaciophobe
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire compare et étudie la performance à réduire l'adhérence de la glace de différentes substances commercialement disponibles possédant un caractère glaciophobe. Pour ce faire, l'adhérence de la glace à sept revêtements solides a été mesurée en fonction du nombre de cycles de glaçage/déglaçages. Les revêtements ont également subi un vieillissement accéléré par rayonnement UV afin de pouvoir comparer la durée de leur efficacité lors d'une application réelle. De plus, dans le but d'approfondir les connaissances sur le mécanisme d'adhérence de la glace et sur l'influence des propriétés du revêtement et de la glace sur celle-ci, la rugosité de la surface glacée, l'angle de contact de l'eau sur les revêtements et la taille des grains de glace ont été mesurés et analysés. L'adhérence de la glace a été mesurée avec un appareil spécialement conçu au Laboratoire international des matériaux anti-givre (LIMA), qui est basé sur le modèle d'une lame en flexion. La totalité des essais a été effectuée à température constante (?10 °C) avec une couche de glace de 13 mm produite à partir de gouttelettes simulant la précipitation de bruine verglaçante. D'après les résultats obtenus, le revêtement le plus efficace est une poudre compacte se dégradant en cours d'utilisation et réduisant l'adhérence de 37% par rapport à celle de l'aluminium non recouvert. En général, les revêtements diminuant l'adhérence possèdent une efficacité de courte durée et la détérioration est davantage causée par les déglaçages que par le rayonnement UV. De plus, il a été observé que l'adhérence de la glace est influencée par la rugosité du revêtement et est indépendante de l'hydrophobicité. La glace semble donc adhérer aux surfaces par un mécanisme mécanique incluant la théorie de la couche limite faible (BLW) mais il demeure impossible d'ignorer complètement le modèle d'adhérence chimique. Caroline Laforte, étudiante directeur de recherche
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».